机器学习PAI 返回一个计算图。保存的时候，是直接按照如下方法操作么？

是的，在机器学习 PAI 中，当你使用 optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference() 对计算图进行优化后，你可以通过将优化后的计算图序列化为字节流，并将其写入文件来保存。

以下是示例代码：

from tensorflow.tools.graph_transforms import optimize_for_inference
import tensorflow as tf

# 定义输入和输出节点列表
input_nodes = ['input_node']
output_nodes = ['output_node']

# 优化计算图
optimized_graph_def = optimize_for_inference.optimize_for_inference(
    frozen_graph_def,
    input_nodes,
    output_nodes,
    tf.float32.as_datatype_enum
)

# 保存优化后的计算图
save_file = 'optimized_graph.pb'
with open(save_file, 'wb') as f:
    f.write(optimized_graph_def.SerializeToString())

在上述代码中，optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference() 函数用于优化计算图。然后，通过 frozen_graph_def.SerializeToString() 将优化后的计算图序列化为字节流。最后，使用 with open(save_file, 'wb') as f: 打开文件并将序列化后的计算图字节流写入文件中，以保存优化后的计算图。

确保你已经导入了相应的库和模块，并替换示例代码中的 input_nodes、output_nodes 和 save_file 为你自己的输入节点列表、输出节点列表和保存路径。

嗯 保存frozen graph时可以的，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”